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杂志ISSN号
MALDI-TOF质谱在乳腺癌诊断及分型中的应用研究
引用本文:
许小雨,胡成进,宋御繁,孙克娜,陈英剑. MALDI-TOF质谱在乳腺癌诊断及分型中的应用研究[J]. 临床检验杂志, 2021, 0(12): 909-914
作者姓名:
许小雨
胡成进
宋御繁
孙克娜
陈英剑
作者单位:
联勤保障部队第九六〇医院检验科
摘 要:
目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)技术建立乳腺癌诊断预测模型,寻找乳腺癌血清中的差异蛋白质/多肽,鉴别区分三阴性乳腺癌(TNBC)与非三阴性乳腺癌(NTNBC)。方法 研究纳入61例乳腺癌患者、60例乳腺纤维腺瘤患者及44例健康体检者。按照 3∶1的比例随机分为训练组(乳腺癌患者 45 例,健康体检者对照 33 例)和验证组(乳腺癌患者 16 例,健康人对照 11 例)。弱阳离子交换磁珠(WCX-MB)提取血清蛋白质/肽后,基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)技术检测并筛选出差异峰,构建诊断预测模型并初步验证。观察分析乳腺癌患者血清蛋白质谱分子变化。结果 ClinProTools软件提供了乳腺癌组与健康组的诊断预测模型。遗传算法(GA)模型的特异度为90.9%,敏感度为93.8%,准确度为92.6%。对纤维腺瘤组和对照组、乳腺癌组和纤维腺瘤组以及TNBC组和NTNBC组分别进行聚类分析,发现有显著差异峰可将其准确区分:差异峰m/z 4220.9、5920.36在纤维腺瘤组中的峰强度明显高于对照组,但其在乳腺癌组中的峰强度明显低于纤维腺瘤组;差异峰m/z 4220.9、5920.36在TNBC组中的峰强度明显高于NTNBC组。结论 应用MALDI-TOF-MS技术建立的乳腺癌诊断预测模型具有高敏感性、高特异性的特点,此技术可将乳腺癌患者从健康体检者和良性疾病人群中区分出来,还可用于区分乳腺癌的基因分型。
关 键 词:
基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱
诊断预测模型
血清
三阴性乳腺癌
乳腺癌
收稿时间:
2021-07-16
Application of MALDI-TOF-MS in diagnosis and typing of breast cancer
Abstract:
Keywords:
Key words: matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry
diagnostic prediction model
serum
triplenegative breast cancer
breast cancer
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